「昔は泥臭い作業だった」 トンネル点検にAI、東京メトロが土木を“スマート化”

東京メトロが、トンネルの維持管理や補修計画にAI（人工知能）を活用する実験を始めている。現場の写真や作業員が入力した記録などから、ひび割れや剥離が起きそうな箇所を予測する。 「（トンネル点検は）昔は泥臭い作業だった。それをiPadやデータなどを活用して格好良くしていきたい」――東京地下鉄（東京メトロ）の小西真司さん（鉄道本部 工務部 土木担当部長）は、こう話す。同社は、人力でやっていたトンネル点検を、iPadやクラウドサービスを導入して効率化し、今はAI（人工知能）を活用した実験にも取り組んでいる。 同社は、9路線195.1キロの地下鉄を運営。1日の利用者は724万人に上るという。路線の約85％はトンネルで、約140人の土木担当者が日々の点検を実施。日常的に検査と補修をしながら、必要に応じて大規模な修繕をしている。 10年前は、作業員がトンネルの中を歩き、1メートル間隔で検査内容を紙に記録

[ite]

AIとデータサイエンティストの仕事が泥臭くないなんて、とんでもない誤解だと思うんだが。

[MyPLB]

最初に目標設定と施策内容が明確だったので、データ活用がうまくいった/必ずしも全ての人がデータを解析できる必要はない。まずは、社内のこのデータを使えばこういうことができるのでは、と予測できるだけでもいい

[hdkINO33]

“東京メトロの場合、最初に目標設定と施策内容が明確だったので、データ活用がうまくいった。”

[daybeforeyesterday]

うーむ